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cs.LG

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📊 statistics

Correcting Split Selection in Online Decision Trees via Anytime-Valid Inference

यह शोध पत्र एनीटाइम-वैलिड इन्फरेंस (anytime-valid inference) का उपयोग करके ऑनलाइन डिसीजन ट्रीज़ में स्प्लिट सिलेक्शन को सुधारने के लिए एक सिद्धांतपूर्ण विधि प्रस्तुत करता है, जो मौजूदा होफडिंग ट्री (Hoeffding Tree) वेरिएंट्स की सांख्यिकीय अमान्यता को दूर करते हुए गलत स्प्लिट्स के विरुद्ध कठोर गारंटी प्रदान करता है और स्थिर एवं गैर-स्थिर डेटा स्ट्रीम्स दोनों में भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन (predictive performance) में सुधार करने के साथ-साथ ट्री के आकार को कम करता है।

Salim I. Amoukou, Saumitra Mishra, Manuela Veloso2026-06-01
🔬 physics

Spectral Reach: Understanding Neural Scaling as Progress into the Spectral Tail

यह शोध पत्र "स्पेक्ट्रल पोजीशन" (spectral position) को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि बड़े न्यूरल मॉडल एम्पिरिकल न्यूरल टेंगेंट कर्नेल (empirical neural tangent kernel) की स्पेक्ट्रल टेल (spectral tail) में अपनी सीखने की क्षमता का विस्तार करके बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, जो एक ऐसी क्षमता है जिसे फीचर लर्निंग द्वारा सक्षम बनाया जाता है जो उन कमजोर संकेतों तक पहुँचने के लिए ग्रेडिएंट्स को अनुकूल रूप से प्रवर्धित करती है जो छोटे मॉडलों के लिए अप्राप्य होते हैं।

Konstantin Nikolaou, Jonas Scheunemann, Sven Krippendorf, Samuel Tovey, Christian Holm2026-06-01
🤖 machine learning

Toward Identifiable Sparse Autoencoders

यह शोध पत्र न्यूनतम वास्तुशिल्प और प्रशिक्षण संशोधनों का प्रस्ताव करके स्पार्स ऑटोएनकोडर्स की सैद्धांतिक अस्थिरता को संबोधित करता है जो कम पुनर्निर्माण त्रुटि और लगभग-पहचान योग्य स्पार्स कोड वाले पहचान योग्य स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (iSAEs) प्रदान करते हैं, जो डिक्शनरी लर्निंग और रिस्ट्रिक्टेड आइसोमेट्री प्रॉपर्टी के साथ एक संबंध द्वारा समर्थित है।

Walter Nelson, Theofanis Karaletsos, Francesco Locatello2026-06-01
🤖 machine learning

Learning Cardiac Latent Representations in Vectorcardiogram Space

यह शोध पत्र LVCG को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) ढांचा है जो मानक 12-लीड ECG विधियों में अंतर्निहित अतिरेक और ओवरफिटिंग के जोखिमों को दूर करने के लिए भौतिक रूप से आधारित वेक्टरकार्डियोग्राम (VCG) स्पेस में एकीकृत, दृश्य-अपरिवर्तनीय (view-invariant) कार्डिएक निरूपण सीखता है, जिससे विभिन्न नैदानिक कार्यों में बेहतर सामान्यीकरण और सुदृढ़ता प्राप्त होती है।

Bosong Huang, Panzhen Zhao, Zengxiang Li, Patricia Lee, Wei Jin, Alan Wee-Chung Liew, Ming Jin, Shirui Pan2026-06-01
📊 statistics

Entropic Projection Alignment: Estimating, Explaining, and Improving Model Performance Under Distribution Shift

यह शोध पत्र एंट्रोपिक प्रोजेक्शन अलाइनमेंट (EPA) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो मॉडल प्रदर्शन का अनुमान लगाने, फीचर-लेवल शिफ्ट की व्याख्या करने और मोमेंट मैचिंग एवं KL डाइवर्जेंस मिनिमाइजेशन के माध्यम से टार्गेट डोमेन सटीकता में सुधार करने के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म इम्पोर्टेंस वेटिंग समाधान प्रदान करके डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट को संबोधित करता है।

Salim I. Amoukou, Emanuele Albini, Tom Bewley, Saumitra Mishra, Manuela Veloso2026-06-01
🤖 machine learning

Lightweight CNN-Based Anomaly Detection for High Voltage Converter Modulators in the Spallation Neutron Source

यह शोध पत्र स्पैलेशन न्यूट्रॉन सोर्स हाई-वोल्टेज कनवर्टर मॉड्यूलेटर्स के लिए एक हल्का (लाइटवेट) CNN-आधारित विसंगति पहचान ढांचा प्रस्तावित करता है जो टेम्पोरल और क्रॉस-चैनल ऑपरेशन्स को रणनीतिक रूप से व्यवस्थित करके आर्किटेक्चरल इंडक्टिव बायस का लाभ उठाता है, जिससे कई सबसिस्टम्स में दोष के पूर्व संकेतों की पहचान करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Alberto D. Cencillo, Leonardo Concepción, Julián Luengo, Isaac Triguero2026-06-01✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Why Linear Recurrent Memory Works in Partially Observable Reinforcement Learning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके आंशिक रूप से दृश्यमान सुदृढीकरण शिक्षण (पार्शियली ऑब्जर्वेबल रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) में रैखिक आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (लीनियर रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क्स) की प्रभावकारिता के लिए एक सैद्धांतिक औचित्य प्रदान करता है कि विशिष्ट रैखिक फिल्टर हिडन मार्कोव मॉडल में सटीक रूप से इष्टतम विश्वास अवस्थाओं (ऑप्टिमल बिलीफ स्टेट्स) को पुनरुत्पादित कर सकते हैं या शून्य के करीब अवस्था-डिकोडिंग त्रुटि प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे इष्टतम नीति शिक्षण के लिए पर्याप्त सांख्यिकी (सफीशिएंट स्टैटिस्टिक्स) के रूप में कार्य करते हैं।

Yike Zhao, Onno Eberhard, Malek Khammassi, Ali H. Sayed, Michael Muehlebach2026-06-01
🤖 machine learning

Algorithmic Recourse of In-Context Learning for Tabular Data

यह शोध पत्र टैबुलर डेटा पर इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के लिए एल्गोरिद्मिक रिकोर्स (algorithmic recourse) का पहला अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो समाधान अभिसरण (solution convergence) पर सैद्धांतिक गारंटी प्रदान करता है और ASR-ICL का प्रस्ताव देता है, जो एक नवीन ज़ीरो-ऑर्डर फ्रेमवर्क है जो ब्लैक-बॉक्स ICL मॉडलों के लिए कुशलतापूर्वक विरल (sparse), सुधारात्मक रिकोर्स उत्पन्न करता है।

Wenshuo Dong, Jiaming Zhang, Shaopneg Fu, Hongbin Lin, Di Wang, Lijie Hu2026-06-01
🤖 machine learning

Learning Parametric Nitrogen Fertilizer Response Curves Using Neuro Symbolic Regression

यह शोध पत्र एक न्यूरो-सिम्बोलिक रिग्रेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विंटर व्हीट (शीतकालीन गेहूं) के लिए व्याख्या योग्य, साइट-विशिष्ट नाइट्रोजन उर्वरक प्रतिक्रिया वक्रों की खोज करने हेतु ट्रांसफॉर्मर-आधारित स्केलेटन प्रेडिक्शन को जेनेटिक एल्गोरिदम के साथ जोड़ता है, जो विभिन्न प्रबंधन क्षेत्रों में सटीकता और अनुकूलन क्षमता में पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Giorgio Morales, John Sheppard2026-06-01
🤖 machine learning

GETA: Generalized Encrypted Traffic Analysis

GETA एक प्रोटोकॉल-अज्ञेय (protocol-agnostic) फ्रेमवर्क है जो विविध डोमेन में सुदृढ़, फ्यू-शॉट एन्क्रिप्टेड ट्रैफ़िक विश्लेषण प्राप्त करने के लिए ट्रैफ़िक मेटाडेटा, मेटा-लर्निंग और सेल्फ-अटेंशन का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक डीप पैकेट इंस्पेक्शन और मौजूदा मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों की सीमाओं को प्रभावी ढंग से दूर करता है।

Ransika Gunasekara, Rahat Masood, Salil Kanhere2026-06-01